Blog: look-a-likes zijn de nieuwe autokopers

Een goede marketeer toetst tegenwoordig aan de hand van data of de positionering van het merk klopt. Data vormen een steeds belangrijkere marketing-asset, ook voor de automotive branche. Data van relevante look-a-likes op basis van inkomenscriteria, opleidingsniveau en woonplaatsgegevens dragen bijvoorbeeld bij aan succesvolle automotive campagnes.

Vanuit de bestaande automotive database hebben wij een 2.0-versie ontwikkeld waarmee automerken hun marketing nóg gerichter kunnen inzetten. Binnen de samenwerking met CRC - het in automotive marketing gespecialiseerde reclamebureau - zijn inmiddels de eerste campagnes van de automotivebase 2.0 live gegaan. En wat blijkt? Steeds vaker kopen de look-a-likes een nieuwe auto.

Juiste doelgroepen

Het gebruik van data helpt automerken bij het bereiken van de juiste doelgroepen en het ontwikkelen van diensten die aansluiten bij de consumentenvraag. Een goed voorbeeld hiervan is de lancering van de Renault Twingo, ontworpen als een kleine, betaalbare auto voor jongeren in de stad. Het compacte model is aanvankelijk bedoeld als een praktische auto die gemakkelijk te parkeren was. Maar de auto bleek al snel populair te zijn bij een veel breder publiek. In feite trok het niet alleen jonge bestuurders aan, maar ook gezinnen en ouderen. De Twingo werd gewaardeerd om zijn ruime interieur, de praktische eigenschappen en de wendbaarheid in de stad. Als reactie op de bredere doelgroep heeft Renault destijds de marketingstrategie aangepast en verschillende versies van de Twingo uitgebracht om te voldoen aan de verschillende behoeften van de consument. Om die reden verschenen er al snel sportieve modellen en versies met meer luxe. De introductie van de Twingo was in 1992 en toen speelde de inzet van data en analytics nog niet zo prominent. Dertig jaar later zijn marketingstrategieën zonder data ondenkbaar en weet de fabrikant dankzij data veel meer over de wensen van de klant.

Look-a-likes

Data zorgen ook voor een steeds grotere marketingefficiency omdat het marketeers mogelijkheden biedt om relevant te communiceren met een doelgroep. Minder waste. De afgelopen jaren hebben de ontwikkelingen op het gebied van data en technologie gezorgd voor nieuwe mogelijkheden om consumenten te bereiken en bij automerken te betrekken. Zo wordt er steeds meer data verzameld via online en offline kanalen, waardoor marketeers beter inzicht hebben in het gedrag en de behoeften van de consumenten.

Op basis van data kunnen automerken niet alleen bestaande klanten bereiken maar ook look-a-likes via een direct mail uitnodigen voor een kennismaking. Vaak hebben deze mailings vanwege de op data gebaseerde relevantie een veel hogere conversie naar autosales. Daarnaast zijn er technologieën zoals kunstmatige intelligentie en machine learning, die helpen bij het voorspellen van toekomstig gedrag van consumenten en het optimaliseren van marketingcampagnes.

Privacy

Alle ontwikkelingen hebben ook een keerzijde. "Door de enorme hoeveelheid data die verzameld en gebruikt worden trappen consumenten steeds harder op de rem als het gaat over het delen van hun gegevens. Ze hebben via de wetgeving ook steeds meer controle over hun eigen data en willen ook inzage over de manier waarop bedrijven hun gegevens gebruiken," zegt Ties de Graaf, productmanager van EDM. Aan de andere kant signaleert De Graaf ook een tegenbeweging. "De verwachting van diezelfde consument als het gaat om klantervaringen wordt echter steeds hoger, en het is essentieel dat het belang van de consument altijd voorop staat. Vanwege de overdosis aan mediaprikkels verwachten mensen tegenwoordig relevantie in hun interacties met bedrijven. Door relevantie aan te brengen in de klantervaring, kunnen commerciële doelen ook gemakkelijker worden behaald. Werven wordt ook steeds moeilijker, dat geldt eveneens voor het behouden en optimaal servicen van klanten. Binnen de automotive branche is relevantie helemaal van belang, aangezien de aankoop van een auto een grote investering is die maar eens in de zoveel jaar plaatsvindt. Juist daarom is het belangrijk om voornamelijk de groep oriënterende autokopers te targeten."

Als data-expert zijn wij ons bewust van de juiste targeting omdat de ervaring grote invloed heeft op de koopbeslissing van een klant. De Graaf: "De juiste ervaring, optimale informatieverstrekking en gedoseerde communicatie gedurende de customer journey maken of breken de conversie. Juist daarom bieden de precieze datamodellen uit de Automotivebase 2.0 automarketeers grote meerwaarde."

Wensen vanuit het huishouden

De prognose van BOVAG en RAI Vereniging stelt dat er in 2023 ongeveer 350.000 nieuwe consumentenauto’s verkocht zullen worden in Nederland. Hoewel zo’n 60% van deze auto’s via de zakelijke leasemarkt verkocht wordt, zal 100% van de beslissingen op huishoudniveau worden gemaakt. Welke auto een persoon leaset is afhankelijk van de wensen van het huishouden. Jos van den Bergh, Marketing Strategy Director van reclamebureau CRC, is daarom enthousiast over de extra expertise die EDM het automotive bureau biedt: "EDM bezit 10 jaar aan historie van voertuigtransacties in Nederland en heeft onderzoek gedaan naar welke huishoudens überhaupt in de positie zijn om een nieuwe auto te kopen. Daaruit blijkt dat van de afgerond 8 miljoen huishoudens in Nederland slechts 10% in de markt is om een auto te kopen. De rest van de huishoudens is voor automotive marketeers daarmee ineens niet relevant meer. EDM is in staat deze 10% potentiële autoklanten te selecteren voor marketingcampagnes."

Daarbovenop segmenteert EDM volgens Van den Bergh alle huishoudens in Nederland in 16 verschillende types. Waarbij eerst onderscheid wordt gemaakt tussen particulier of zakelijk en vervolgens nieuwe auto kopers of occasion kopers. "Op basis van alle data over het huishouden is het mogelijk precies te targeten zodat de boodschap uiteindelijk maximaal aansluit op de doelgroep. En die inzichten dragen bij aan het succes van campagnes."

Uplift

De kennis van de Automotivebase 2.0 wordt in vier stappen toegepast in automotive marketing. Allereerst is er de datacollectie. Tijdens deze stap brengt de marketeer alle verschillende data, bronnen en touchpoints uit de customer journey samen. Denk aan de website, CRM-data, e-mailbestanden, proefritaanvragen enzovoort. Al deze data bundel je tot één centraal klantbeeld. Vervolgens worden de eigen data gecombineerd met de kennis uit de Automotivebase 2.0 en krijgt het automerk inzicht in de doelgroep. Op basis van scoremodellen worden de marketingactiviteiten toegepast op de audiences met de hoogste scores. Hierdoor maximaliseert volgens De Graaf EDM de conversie naar leads. Vervolgens worden doelprofielen crosschannel via een contactstrategie met meerdere touchpoints benaderd. Deze aanpak resulteert in een gemiddelde uplift van wel 20%. Na afloop worden de conversies doorgemeten en op basis daarvan wordt de strategie telkens verder geoptimaliseerd.

Voorspelmodel

Maar wat levert marketing op basis van de Automotivebase 2.0 dan concreet op?  Volgens De Graaf vroeg één van de EDM-klanten dat een tijd geleden ook. "Het begon bij het samenbrengen van de CRM-data, e-mailbestanden en proefritaanvragen. Vervolgens hebben we met de Automotivebase 2.0 een voorspelmodel ontwikkeld dat liet zien welke huishoudens binnen een half jaar in de markt waren om een nieuwe auto van dit specifieke merk te kopen. Met dit voorspelmodel zijn er eerst 5.000 eigen klanten van het merk geselecteerd en via mail benaderd met een specifieke foto van het relevante model. Vervolgens is deze groep aangevuld met 15.000 look-a-likes vanuit de Automotivebase 2.0 en via direct mail benaderd. De uiteindelijke conversies zijn hiermee verdubbeld voor het merk."

Meer visueel ingesteld? Download dan hier onze Automotivebase 2.0 infographic!